基于TD-HSDPA系统的新型调度算法

崔杰，常永宇，刘淑慧，杨大成

（北京邮电大学 信息与通信工程学院，北京 100876）

1 引言

随着对无线通信需求的不断增长（主要是下行），原有的Rel-4 TD-SCDMA系统已无法满足高速率、高QoS要求的多媒体业务的广泛应用，因此，3GPP在下行链路中引入了HSDPA（高速下行分组接入）技术作为一种 B3G的解决方案。在TD-HSDPA中，系统利用 HS-DSCH（高速下行共享信道）作为业务信道来传输不同用户的数据流，并采用HS-SCCH（高速共享控制信道）和HS-SICH（高速共享信息信道）进行信令交互，以获得准确而快速的调度性能[1]。由于AMC（自适应调制编码）和HARQ（混合自动重传请求）等增强技术的应用，TD-HSDPA系统的容量和对业务的 QoS保证都比Rel-4系统更加优异。

在 3GPP的 Rel-5协议中[2]详细描述了TD-HSDPA中不同信令交互的定时关系，其中反馈信息（例如HS-SICH上传输的CQI）在常规的调度策略模式下传输往往会有很大的时延，特别是当系统负载较大时，Node B所接收到的反馈CQI已经无法准确体现用户当前的信道情况。因为AMC和HARQ等关键技术都是根据反馈的信道质量和干扰情况来自适应地选择MCS（调制编码方案）和重传类型等，所以反馈的准确性直接关系到关键技术的执行效率和系统的稳定性。针对上述问题，本文提出了一种基于反馈时延控制的调度策略，能有效地改善TD-HSDPA系统中信令交互的延迟特性，提高反馈的实时性和有效性，从而提升通信系统性能。

2 AMC和HARQ算法

AMC是TD-HSDPA系统采用的一种链路自适应技术，能够根据反馈的信道信息自适应地选择MCS等级进行数据传输。当用户信道环境较好时，Node B选择高等级的MCS，以获得最大的系统吞吐量；而当用户信道环境恶化时，Node B则采用低等级的 MCS来保证分组传输的正确性。显然，AMC的缺点就是对CQI的反馈差错和时延非常敏感。错误或非实时的CQI都会导致Node B对于MCS等级的错误选择[3]，从而浪费大量的系统资源或降低系统的有效性。此外，TD-HSDPA所采用的传输块种类及调制方式在文献[4]中有详细的定义，为简单起见，本文的AMC算法只考虑其中的8种MCS等级，如表1所示。

表1 MCS等级

一般来说，AMC算法根据不同的MCS判断方式分为固定阈值AMC和动态阈值AMC。由于前者在信道质量突变或用户接收能力变化时的性能并不理想[5]，所以TD-HSDPA中使用了动态阈值AMC算法来对抗无线信道的不稳定性，以保证系统的目标PER(误包率)[6]；其实现算法中上调步长（UpΔ）与下调步长（DownΔ）的关系如下：

在数据传输中，若Node B接收到ACK（确认应答），所有的 MCS阈值将会下调一个步长（DownΔ）；若基站接收到NAK（否认应答），所有的MCS阈值都会上调一个步长（UpΔ）。这样做的好处是：根据信道的统计特性（根据应答信令），更准确地选择合适的MCS等级进行数据传输。

根据 HARQ中前向纠错编码在接收端合并的方式，TD-HSDPA中HARQ可分为3类：TypeⅠ、TypeⅡ和Type Ⅲ；考虑到实现的复杂度和有效性，采用Chase合并HARQ算法（Type Ⅲ中的一种）进行仿真实现。Chase合并中HARQ的发送端每次重传使用相同的FEC编码数据分组，而错误的分组被存储在接收端，接收端的解码器根据接收到的SINR加权组合这些发送分组的拷贝，获得了时间分集增益[7]。其仿真实现的基本原则是：如果发生了重传，则重传接收到的SINR应该迭加到同一个HARQ进程的SINR上，然后进行误帧判断；换言之，HARQ算法通过简单的累加系统级仿真中接收到的SINR获得了重传增益[8]，如式(2)所示。

其中， S INRInst是当前TTI（传输时间间隔）的信干噪比瞬时值。另外，在Chase合并的HARQ中，无论 Node B接收到何种 CQI反馈，重传所采用的MCS等级均与前一次传输一致。

3 TD-HSDPA中的反馈时延

TD-HSDPA系统引入了 3种新增信道（HS-DSCH、HS-SCCH、HS-SICH）来支持高速的数据传输；其中，HS-DSCH可以进行最高扩频因子为16的多码道传输，也就是说，在TD-HSDPA的一个业务时隙（TS）内最多可以有 16个码道或16个资源单元（RU）。HS-SCCH负责传输对HS-DSCH信道解码所必需的控制信息，而HS-SICH是TD-HSDPA中特有的上行控制信道，用于反馈相应的上行信息，主要是对分组传输的应答和下行链路质量的反馈。对于某个接收服务的用户而言，这3种信道的定时关系如图1所示。

图1 TD-HSDPA 3种新增信道的定时关系

采用AMC与宽管道调度（fat-pipe scheduling）技术相结合的策略，在5ms TTI内只调度一个用户，并将所有可用的下行资源为其服务。如图1所示，每个TD-HSDPA子帧中，最多可以有5个时隙为下行业务所使用；HS-SCCH和对应的HS-DSCH之间至少有 2个时隙的间隔，HS-SICH与对应的HS-DSCH之间至少有8个时隙的间隔，因此，对于某个用户的一整套传输流程（包括HS-SCCH通知、HS-DSCH传输和HS-SICH反馈3部分）而言，至少需要15个时隙的时间间隔[2]。一般来说，每个参与调度的用户都需要一对上下行的伴随DPCH提供相应的功控和定时信息，然后Node B会依次计算这些用户（已有上下行伴随DPCH）的优先级来选择调度。综上，结合AMC与宽管道调度等技术，可以得到一种有效的TD-HSDPA资源分配方案，如表2所示。

表2 TD-HSDPA系统信道分配方案

由表2可知，TD-HSDPA为下行业务分配了5个时隙（TS），每个时隙含有 16个码道/资源单元（RU），总共80个RU；由于HS-SCCH、伴随DPCH等相关下行信令信道占用3个RU，所以实际作为业务资源的最多有77个RU。为了便于分析，按照用户所处的状态将其分为以下4种类别。

1) 已接纳用户：已被Node B接纳（建立上下行伴随DPCH连接），等待调度的用户；

2) 被监测用户：Node B监测的已授权用户（含有监测信道），详见本文第4节；

3) 已调度用户：已被Node B调度的用户，具有HS-DSCH、HS-SCCH、HS-SICH；

4) 等待用户：未被 Node B接纳（没有伴随DPCH）的用户，无法反馈自身CQI。

也就是说，当用户进入目标小区，只有先被Node B接纳为已接纳用户，才能分配上下行伴随DPCH，然后Node B根据所有用户的CQI进行调度优先级计算，确定已调度用户，并为其分配HS-DSCH、HS-SCCH和HS-SICH。下面详细分析传统调度算法中CQI列表更新周期。

TD-HSDPA采用基于Node B的快速调度策略，因此每个Node B都含有一个记录本小区用户CQI的列表，用于调度时的优先级计算。HS-SICH上的CQI信息指示了其对应HS-DSCH传输时的信道质量，假设在不出现调度误差的情况下，至少需要将每个用户都调度一次，Node B的CQI的列表才能更新一遍。若采用轮询（RR）算法，则 CQI列表的更新周期（TTI数）等于小区内用户的数目，但如果采用比较“贪婪”的算法（最大C/I等），调度将集中在几个用户上，因此其他用户根本无法反馈当前的 CQI来获得的新优先级。式(3)给出了 CQI列表最小更新周期。

其中，SlotNum是一个TD-HSDPA TTI的时隙数目。当x＞0时f(x)=1，且f(0)=0，VUE[⋅]是用户上行伴随DPCH功率的向量。如果第i个用户没有被目标Node B接纳，则 VUE( i)=0；如果用户被Node B接纳，则其上行伴随DPCH信道功率是一个正值，n是目标小区总的用户数。

为了解释式(3)，以4个用户为例进行分析。当Node B连续依次调度本小区内的用户时，可以得到更新CQI列表所需的最小周期。从图2可以看出，用户 i(1≤i≤4)分别在子帧 i中被通知调度（通过HS-SCCH），在子帧i+1接收数据（建立HS-DSCH），在子帧i+3反馈CQI（通过HS-SICH），所以1号用户的CQI在4号子帧时反馈，而4号用户的CQI在7号子帧时才能反馈，则最小的CQI更新周期（时延）等于4个子帧（28个时隙），与式（3）所得一致。系统用户数增加时，导致CQI列表的更新时延成倍增加，导致CQI准确性严重恶化，调度器基本无法调度上正确的用户。

图2 传统调度算法的定时关系

4 基于时延控制的新型调度算法

一个小区中最多支持4条HS-SCCH[1,2]，因此最多可以有4条HS-SICH进行反馈；又由于采用宽管道结合AMC技术，基站在每个TTI只调度一个用户，所以传统算法只为已调度用户分配了 1条HS-SCCH、1条HS-SICH和1条HS-DSCH。虽然此调度过程比较简单，但是完全更新CQI列表需要很长的周期，从而降低了调度的有效性。下面将详细阐述一种基于时延控制的新型调度算法。

首先，将引入虚拟 HS-DSCH的概念：虚拟HS-DSCH类似于普通的HS-DSCH，但是并不传输任何业务信息，只传输相关的测试信息，只占用一个码道，其所采用的编码和调制方式为固定的QPSK和 1/3Turbo编码，用户会根据虚拟的HS-DSCH上的信道状况在相应的 HS-SICH进行CQI反馈。

其次，定义具有虚拟HS-DSCH的用户为“被监测用户”：此类用户虽然没有业务HS-DSCH的传输，却含有虚拟 HS-DSCH，可以将本身所处的信道环境（虚拟 HS-DSCH的接收 SINR）通过相应HS-SICH反馈，从而更新Node B端的CQI列表。

综上所述，新算法中，Node B在每个TTI内调度一个用户进行业务传输，并同时监测3个其他用户，对于已调度用户和被监测用户均通过相应的HS-SCCH来通知，对于业务HS-DSCH和虚拟HS-DSCH的CQI也均由相应HS-SICH来反馈，因此在一个调度周期内，Node B需要分配 4对HS-SCCH和HS-SICH，并且需要根据新型的调度算法确定一个已调度用户和3个被监测用户。通过这种方案，调度器在每个TTI内都可以接收到4组CQI信息，这样就能够同时更新CQI列表中的4个值。因此，CQI列表的最小更新周期由下式可得：

其中，setschL-是每个TTI含有的最大HS-SCCH数目，x是对x向上取整。为了解释式(4)，仍以4个用户为例进行分析，假设用户1是已调度用户，用户2、3、4是被监测用户。如图3所示，4个用户全部更新CQI的最小间隔只需要一个子帧（7个时隙），与式(4)所得一致。使得CQI的更新周期对于系统负载增长不敏感，可以有效保证CQI反馈的准确性，提高系统容量。

图3 新型调度算法的定时关系

为了使用新的调度策略，对于调度优先级和调度流程也需要作相应的改进，如图4所示。

1) 调度优先级和监测优先级计算

图4 基于时延控制的调度算法流程

这是由本文新的调度算法提出的，在一个TTI中调度器根据用户更新 CQI列表的时间间隔来挑选3个用户进行监测。在每一个TTI内，Node B首先根据调度优先级来决定已调度用户，然后遍历根据监测优先级计算来确定被监测用户集。为了更好地发挥新策略的优势，Node B使用基于速率预测的调度优先级计算方法，如式(5)所示。

其中， )(tDRCk是用户k申请的最大传输速率， )(tTk

是该用户在以 t为结尾的时间窗口中的平均数据速率。每个调度周期更新平均速率函数如式(6)所示。

（如果在上一周期用户k没有被调度上） (6)

（如果在上一周期用户k调度上） (7)其中，Tc为时间窗口长度，实际上反映了一个用户对接收不到数据的容忍承受能力，较长的时间窗口将允许等待较长的时间直到该用户信道质量变好。对于新策略中，被监测用户集P的确定方式如式(8)所示。

其中，U为小区内所有用户的集合， TCurrent为当前的时间点，而 TLast(i )为用户i上一次反馈CQI的时间点；S为任意的用户集合（最多可容纳3个用户）。

2) 新型调度算法流程

如图4所示，基于时延控制的新型调度算法由以下4步完成。

第1步：根据式（5），调度器计算所有的用户调度优先级，然后选择一个优先级最高的用户尝试调度。

第2步：对于此尝试调度的用户，Node B判断HS-SCCH和HS-SICH所需的码道和功率资源是否足够。如果码道不够或者发射功率不足，跳回第 1步。若Node B遍历完所有用户，且未调度成功任一用户，则调度过程失败；反之，如果调度成功，则在下一个TTI为已调度用户分配HS-DSCH。

第3步：根据式（8），Node B遍历所有用户（除已调度用户外），并初步确定被监测用户集，并尝试对其进行监测。

第4步：依次对监测集内的用户进行尝试分配资源（监测集用户列表已按照式（5）和（8）排序），Node B判断HS-SCCH和HS-SICH所需的码道和功率资源是否足够。如果码道不够或者发射功率不足，跳回第3步；反之，如果确定被监测用户集且资源足够，则进程结束，并在下一个TTI内向被监测用户分配虚拟HS-DSCH。

5 仿真参数设置及结果分析

利用 TD-HSDPA的系统级动态仿真平台对本文提出的新型算法进行评估。仿真模型描述如表3所示。

根据表3参数设置，通过系统级的TD-HSDPA动态仿真，可以评估新算法带来的性能增益，为了便于比较和分析，还仿真了传统和理想的正比公平等算法，其中理想的正比公平算法指的是假设没有任何反馈时延的算法（在代码中直接取用户端的测量SINR值即可）。

如图5所示，若采用传统的正比公平算法，由于受到CQI反馈时延的影响，用户的分集增益被大大抵消了，导致随着用户数增加系统的吞吐量增加不明显。而理想的正比公平算法由于不考虑时延的影响，随着用户分集增益的增加，系统吞吐量不断提升。本文提出的基于时延控制的算法，通过被监测用户反馈CQI的策略，提高了CQI反馈的频率，使时延影响最小化，性能接近于理想情况。图 6表示平均用户的吞吐量，随着服务小区内用户数的增加，每个用户的平均吞吐量有明显的下降，但新算法仍比传统正比公平有很大改善。

图5 小区平均吞吐量性能曲线

图6 用户平均吞吐量性能曲线

图7 表明了分组延时性能，由于假设理想的正比公平没有反馈时延，因此分组延时性能要比其余2种算法优异。与传统正比公平算法相比，新算法在系统负载不是很大情况下，几乎能够与理想算法性能相媲美，并且在系统负载增加的情况下，也远优于传统算法。图8为调度算法的公平性性能，为了直观起见，加入了最大C/I和轮询算法的公平性性能。可以看出，虽然传统正比公平算法兼顾了公平性与吞吐量，但随着CQI反馈时延的增加，其公平性、吞吐量性能均有很大程度的下降，而新算法在保证吞吐量条件下，也改善了公平性性能曲线，使之接近于理想的正比公平算法。如果考虑无线环境变化很小，也就是系统对 CQI反馈不敏感条件下，采用传统的调度方式可以使用完全的RU资源，而不需要为新算法中信令交互预留多余的资源，也能够达到系统性能的最大化。

图7 平均分组时延性能曲线

图8 系统公平性能曲线

6 结束语

本文研究了TD-HSDPA中的关键技术及性能，并且分析了系统信令时延与反馈准确性之间的联系。针对TD-HSDPA中业务传输与反馈过程存在的时延特性，提出了一种基于时延控制的有效调度算法，改进了传统的调度流程，并予以仿真验证。因为在实际网路中反馈延时是不可避免的，所以改进调度算法通过尽力缩小 CQI的反馈时延保持了系统的吞吐量和包时延性能。新算法的思想是用较小的资源损失（分配给指定的 HS-SCCH，HS-SICH和虚拟 HS-DSCH）换取了较大的系统性能增益，对于信道变化较大的环境具有很好的补偿效果。本文考虑的是CQI反馈的时延问题，下一步的工作可以结合反馈差错和反馈信息丢失等情况来进行研究，进一步改进调度算法使之更适用于现实的无线环境。

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